Wie konvertiert man ein SQLAlchemy-Zeilenobjekt in ein Python-Diktat?

Question

Gibt es eine einfache Möglichkeit, über Spaltennamen- und -wertepaare zu iterieren?

Meine Version von SQLAlchemy ist 0.5.6

Hier ist der Beispielcode, in dem ich versucht habe, mit dict(row) :

import sqlalchemy
from sqlalchemy import *
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

print "sqlalchemy version:",sqlalchemy.__version__ 

engine = create_engine('sqlite:///:memory:', echo=False)
metadata = MetaData()
users_table = Table('users', metadata,
     Column('id', Integer, primary_key=True),
     Column('name', String),
)
metadata.create_all(engine) 

class User(declarative_base()):
    __tablename__ = 'users'

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)

    def __init__(self, name):
        self.name = name

Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

user1 = User("anurag")
session.add(user1)
session.commit()

# uncommenting next line throws exception 'TypeError: 'User' object is not iterable'
#print dict(user1)
# this one also throws 'TypeError: 'User' object is not iterable'
for u in session.query(User).all():
    print dict(u)

Die Ausführung dieses Codes auf meinem System ergibt:

Traceback (most recent call last):
  File "untitled-1.py", line 37, in <module>
    print dict(u)
TypeError: 'User' object is not iterable

Answer 1

Sie können auf die internen __dict__ eines SQLAlchemy-Objekts, wie das folgende:

for u in session.query(User).all():
    print u.__dict__

Answer 2

Wie von @zzzeek in den Kommentaren erwähnt:

beachten Sie, dass dies die richtige Antwort für moderne Versionen von SQLAlchemy ist, vorausgesetzt "row" ist ein Core-Row-Objekt und keine ORM-mapped Instanz.

for row in resultproxy:
    row_as_dict = row._mapping  # SQLAlchemy 1.4 and greater
    # row_as_dict = dict(row)  # SQLAlchemy 1.3 and earlier

Hintergrund zu row._mapping neu ab SQLAlchemy 1.4: https://docs.sqlalchemy.org/en/stable/core/connections.html#sqlalchemy.engine.Row._mapping

Answer 3

Ich konnte keine gute Antwort bekommen, also benutze ich das hier:

def row2dict(row):
    d = {}
    for column in row.__table__.columns:
        d[column.name] = str(getattr(row, column.name))

    return d

Edit: falls die obige Funktion zu lang und für manche Geschmäcker nicht geeignet ist, hier ein One-Liner (Python 2.7+)

row2dict = lambda r: {c.name: str(getattr(r, c.name)) for c in r.__table__.columns}

Answer 4

In SQLAlchemy v0.8 und neuer verwenden Sie die Kontrollsystem .

from sqlalchemy import inspect

def object_as_dict(obj):
    return {c.key: getattr(obj, c.key)
            for c in inspect(obj).mapper.column_attrs}

user = session.query(User).first()

d = object_as_dict(user)

Beachten Sie, dass .key ist der Attributname, der sich vom Spaltennamen unterscheiden kann, z. B. im folgenden Fall:

class_ = Column('class', Text)

Diese Methode funktioniert auch für column_property .

Answer 5

Zeilen haben eine _asdict() Funktion, die ein Diktat ergibt

In [8]: r1 = db.session.query(Topic.name).first()

In [9]: r1
Out[9]: (u'blah')

In [10]: r1.name
Out[10]: u'blah'

In [11]: r1._asdict()
Out[11]: {'name': u'blah'}